Clase 1: Introducción a R

Contenidos

I. ¿Qué es R?

II. ¿Por qué usar R?

III. Iniciando R

IV. Bases de R

V. Comentando Scripts

¿Qué es R? (1)

¿Por qué usar R? Caracteristicas (1)

• Gratuito. A diferencia de otros softwares de ciencias sociales (v.g. SPSS) o el propio Excel.

• Libre. Permite que la comunidad introduzca nuevas funciones al software.

• Potencia. Permite articular de mejor forma el procesamiento, análisis, visualización y reportería de datos.

• Campo de aplicación. Estadística, negocios, ciencia de datos, ciencias naturales, etc.

Pero también tiene desventajas 🥺

• Curva de aprendizaje empinada.

• No está pensado para ejecutar comandos por interfaz gráfica, lo que puede ser difícil para algunas personas.

¿Por qué usar R? Crecimiento (2)

El uso de R ha aumentado durante los últimos 15 años. Este fenómeno se ha replicado en las ciencias sociales.

RStudio

Al abrir RStudio se encontrarán con tres paneles:

• La Consola marcada por el recuadro color lila

• El Enviroment o ambiente de trabajo en un color salmón

• Las Utilidades en color verde

Comenzar un script

Los comandos que ejecutaremos directamente en la consola no mantienen un registro, por lo que usaremos un Script de R para conservar el código. Para iniciar un Script tenemos dos alternativas:

1. Seleccionar File → New File → R Script

2. Usar el atajo de teclado CTRL/CMD + SHIFT + N

La forma más sencilla de utilizar R sería como una calculadora:

# Esto es una suma

1 + 1

[1] 2

Atajos relevantes para correr scripts

• CTRL/CMD + ENTER → Ejecuta la línea que tienen seleccionada en el curso
• CTRL/CMD + SHIFT + ENTER → Ejecuta todo el código
• CTR/CMD + L → Limpia toda la consola de resultados de R
• CTRL/CMD + S → Guarda el script. Si este no tiene nombre, primero pedirá guardarlo en un directorio y asignarle nombre

Cálculos en R

Es posible usar R como una calculadora. Las operaciones más utilizadas son las siguientes

Objetos en R

• En R podemos crear objetos que guarden información o resultados. Para ello, se escribe el nombre y se les asigna los valores con el operador <-.

• Los nombres permiten representar resultados de manera más fácil. Ejemplo:

  1. Ingresamos tres notas y las dividimos por 3. Este resultado queda guardado en el objeto llamado “promedio”.

  2. Luego, si queremos ver el resultado, basta con llamar al objeto promedio.

  3. Si el nombre del objeto ya existe, se sobreescribirá su contenido.

# Guardamos esta operación matemática en un objeto llamado "promedio"

promedio <- (5.5  + 3.8 + 6.1) / 3

Nombrar objetos

• Evite caracteres especiales como tildes, ñ, espacios, etc.

• Consistencia en los nombres de variables. Puede usar nomenclaturas como Snake Case donde los nombres se escriben en el formato “nombre_objeto” o Camel Case que sigue el estándar “NombreObjeto”.

• Recordar que R es sensible a mayúsculas y minúsculas. En el ejemplo anterior, definimos el objeto promedio. Si escribiéramos Promedio el software no lo reconocerá.

Estructuras de datos

• R cuenta con clases y tipos de datos definidos de antemano, los cuales dependen de la información que contengan en su interior. Los comandos class y typeof sirven para preguntar el tipo de cada elemento.

• En la siguiente tabla se muestran algunos de las clases más frecuentes en R.

Vectores (1)

Los vectores son ordenamientos unidimensionales que solo pueden contener un tipo de dato. Se definen con el comando c().

Los vectores tienen valores y además una posición (index) asociada a cada valor. Esta comienza desde el número 1 en adelante.

v_numerico <- c(1, 3, 5, 7, 9) # Vector que solo contiene números
class(v_numerico)

[1] "numeric"

Vectores (2)

• Un vector solamente puede contener caracteres o solamente puede contener números. En los casos en que se produzca una mezcla, R realizará una transformación en los datos para que contengan solo un tipo de dato.

Con el comando class() y typeof() se puede obtener información sobre los objetos

• class() nos dirá de qué clase es el objeto. Para este curso, de preferencia usaremos este.

• typeof() nos dirá el modo de almacenamiento de ese objeto.

class(v_numerico)

[1] "numeric"

typeof(v_numerico)

[1] "double"

Vectores (3)

• Si un vector contiene más de un tipo de dato, el programa forzará a que todos los datos sean del mismo tipo. Este proceso se conoce como coerción.

• Noten que si el texto está entre comillas, el programa lo reconocerá como un caracter.

ejemplo_character <- "Soy un character inocente"

class(ejemplo_character)

[1] "character"

typeof(ejemplo_character)

[1] "character"

v_char <- c(40, "50 años", 33, "33") # Las comillas indican que es texto


# ¿Y si comprobamos la clase del últio vector que generamos?

# ¡Pregunta! ¿Por qué es de clase character?
class(v_char)

[1] "character"

typeof(v_char)

[1] "character"

Vectores (4)

Es posible acceder a cualquier elemento de un vector a través de su posición usando la notación []¹.

Respondamos algunas preguntas:

• ¿De qué tipo es este vector?

• ¿Cuántos elementos o qué largo tiene este vector?

• ¿Cómo puedo acceder al primer elemento del vector?

• ¿Cómo puedo acceder a los dos primeros elementos del vector?

• ¿Cómo puedo acceder a la última posición, sin saber su largo a priori?

Vectores (5)

despedida <- c("Eren", "Mikasa", "Armin", "Gracias por todo",
              "Casi terminas :/", "Este 2023")

class(despedida)

[1] "character"

length(despedida)

[1] 6

despedida[1]

[1] "Eren"

despedida[1:2]

[1] "Eren"   "Mikasa"

despedida[length(despedida)] # length es una función de R que entrega el largo de un vector

[1] "Este 2023"

Matrices (1)

• Las matrices son estructuras bidimensionales, pues tienen filas y columnas, pero donde solo puede existir un tipo de dato. Se crean con el comando matrix(). Este comando sigue la siguiente estructura:

matrix(vector, ncol = n, nrow = m, byrow = FALSE).

• Primero se especifican los datos de la matriz.
• Luego se especifica el número de filas.
• Luego se especifica el número de columnas.
• El argumento byrow puede tomar dos valores. Si es FALSE, la matriz se llenará por columnas, es decir, completará una columna y luego continuará con los valores. Si el argumento es TRUE, se llenará por filas, es decir, completará una fila y luego pasará a la siguiente. El valor por defecto siempre es FALSE para esta función.

Matrices (2)

Ejemplo de llenado por columnas

matriz_1 <- matrix(1:9, ncol = 3) # Llenado por columnas
matriz_1

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6    9

matriz_2 <- matrix(1:9, ncol = 3, byrow = TRUE) # Llenado por filas
matriz_2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9

Ejemplo de llenado por filas

matriz_2 <- matrix(1:9, ncol = 3, byrow = TRUE) # Llenado por filas
matriz_2

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9

Acceder a elementos

• En R las matrices siempre siguen el orden (filas, columnas). Con esta lógica se puede seleccionar sus elementos: mi_matriz[i, j] ~ i = filas, j = columnas.

  • mi_matriz[i, ]: selecciona la fila i-ésima de la matriz.
  • mi_matriz[, j]: selecciona la columna j-ésima de la matriz.
  • mi_matriz[i, j]: selecciona el j-ésimo elemento de la i-ésima fila

Realicemos un ejemplo con la matriz_2

matriz_2[1, 1] # Estoy seleccionando la fila 1 columna 1

[1] 1

matriz_2[2, 1] # Estoy seleccionando la fila 2 columna 1

[1] 4

matriz_2[1, ] # Estoy seleccionando a toda la fila 1

[1] 1 2 3

matriz_2[3, ] # Estoy seleccionando a toda la fila 3

[1] 7 8 9

matriz_2[, 1] # Estoy seleccionando a toda la columna 1

[1] 1 4 7

Dataframe y tibble (1)

En R los data frame son arreglos de datos bidimensionales (filas y columnas), pero que permiten distintos tipos de datos.

Es el caso usual de datos estructurados que se ven en los cursos de análisis de datos: las filas representan observaciones y las columnas variables.

Los tibbles son muy similares a los data frame, pero con mejoras de calidad de vida. La función proviene del paquete tidyverse.

Se pueden generar directamente tibbles con el comando tibble o transformar estructruras previas (como matrices) con as_tibble.

Para trabajar con tibbles, requeriremos un paso previo antes 😮

Instalación de paquetes

• Los paquetes permiten agregar funciones adicionales a R. Para su instalación, debemos usar el comando install.packages("nombrepaquete").

• Se debe tener mucho cuidado con especificar de manera correcta el comando, o arrojará error.

• Para utilizar el paquete ya instalado, en la sesión actual, se debe utilizar el comando library("nombrepaquete").

• Prueben instalando y llamando el paquete tidyverse.

install.packages("tidyverse")

# O un código más elegante, donde se instala solo si no lo tiene

if (!require("tidyverse")) install.packages("tidyverse")

# Cuando el paquete ya está instalado, se debe ejecutar library()

library(tidyverse)

Dataframe y tibble (2)

• En los tibbles y dataframes uno también puede seleccionar directamente filas o columnas. Para ello, existen dos opciones:

• Usar la notación de $ para acceder a columnas específicas.

• Usar la notación de [[]] para acceder a columnas específicas.

• Usar la notación de matrices [i, j] para acceder a filas y columnas.

nombre_base$nombre_variable
nombre_base[i, j]
nombre_base[[]]

Generando un tibble (1)

Para este ejemplo crearemos tres vectores y luego los guardaremos como un tibble.

nombre <- c("Constanza", "Sofia", "Gonzalo")
carrera <- c("Ingeniería", "Administración", "Arqueología")
gen <- c(2013, 2018, 2023)

data_estudiantes_df <- data.frame(nombre, carrera, gen)

data_estudiantes_df

     nombre        carrera  gen
1 Constanza     Ingeniería 2013
2     Sofia Administración 2018
3   Gonzalo    Arqueología 2023

# Generando una base de datos con comando tibble

if (!require("tidyverse")) install.packages("tidyverse")
# Con este código el programa instalará el paquete
# solo si no lo tiene

library(tidyverse)

Generando un tibble (2)

data_estudiantes_tb <- tibble(nombre, carrera, gen)

data_estudiantes_tb

# A tibble: 3 × 3
  nombre    carrera          gen
  <chr>     <chr>          <dbl>
1 Constanza Ingeniería      2013
2 Sofia     Administración  2018
3 Gonzalo   Arqueología     2023

# Con el comando View() con la primera en mayúscula, verán este tibble en RStudio.

View(data_estudiantes_tb)

Acceder a elementos del tibble (1)

data_estudiantes_tb$nombre # accedemos a la columna nombre con $. Esto devuelve un vector

[1] "Constanza" "Sofia"     "Gonzalo"  

data_estudiantes_tb["nombre"] # accedemos a la columna nombre con []. Esto devuelve un tibble

# A tibble: 3 × 1
  nombre   
  <chr>    
1 Constanza
2 Sofia    
3 Gonzalo  

data_estudiantes_tb[["nombre"]] # accedemos a la columna nombre con[[]] Esto devuelve un vector

[1] "Constanza" "Sofia"     "Gonzalo"  

data_estudiantes_tb[[1]] # accedemos a la columna nombre con notación por posición [[]]

[1] "Constanza" "Sofia"     "Gonzalo"  

Acceder a elementos del tibble (2)

data_estudiantes_tb[1, "nombre"] # accedemos a la fila 1 de la columna nombre

# A tibble: 1 × 1
  nombre   
  <chr>    
1 Constanza

data_estudiantes_tb[1:2, "nombre"] # accedemos a la fila 1 y 2 de la columna nombre

# A tibble: 2 × 1
  nombre   
  <chr>    
1 Constanza
2 Sofia    

data_estudiantes_tb[[3, 1]] # Accedemos a la columna 3, fila 1

[1] "Gonzalo"

data_estudiantes_tb[1,] # Accedemos a toda la fila 1

# A tibble: 1 × 3
  nombre    carrera      gen
  <chr>     <chr>      <dbl>
1 Constanza Ingeniería  2013

data_estudiantes_tb[1,3] # Accedemos a la fila 1 columna 3

# A tibble: 1 × 1
    gen
  <dbl>
1  2013

Acceder a elementos del tibble (3)

Acceder de manera negativa o excluyendo elementos

data_estudiantes_tb[, -c(1)] # accedemos a todas las columnas menos nombre, por posición

# A tibble: 3 × 2
  carrera          gen
  <chr>          <dbl>
1 Ingeniería      2013
2 Administración  2018
3 Arqueología     2023

data_estudiantes_tb[, -c(1:2)] # accedemos a todas las columnas menos la 1 y la 2

# A tibble: 3 × 1
    gen
  <dbl>
1  2013
2  2018
3  2023

data_estudiantes_tb[, names(data_estudiantes_tb) != "nombre"] # accedemos a todas las columnas menos nombre

# A tibble: 3 × 2
  carrera          gen
  <chr>          <dbl>
1 Ingeniería      2013
2 Administración  2018
3 Arqueología     2023

Acceder a elementos del tibble (4)

Acceder de manera negativa o excluyendo elementos

data_estudiantes_tb[, !names(data_estudiantes_tb) %in% c("nombre", "carrera")]

# A tibble: 3 × 1
    gen
  <dbl>
1  2013
2  2018
3  2023

Seccionar un script

Se puede establecer un orden de títulos y subtítulos que ordenen el script mediante el siguiente esquema:

• # y cuatro guiones medios indican una sección.
• ## y cuatro guiones medios indican una subsección anidada a la sección.
• ### y cuatro guiones medios indican una sub-subsección.

# Proceso 1 ----

## Subproceso 1.1 ----

### Sub-subproceso 1.1.1 ----

Para ver la barra de navegación utilizamos el atajo CTRL/CMD + SHIFT + O.

Guardar un script

• Si queremos guardar este script, tenemos tres alternativas:

  1. Seleccionar el ícono de disquette que está sobre el script.

  2. Ir a File → Save.

  3. Usar el atajo CTRL/CMD + S.

• Por último, tener en cuenta que RStudio cuenta con autocompletado y un diagnóstico de errores (aparecerá un ícono con una marca roja en forma de “x” en la línea donde hay problemas).